LZW编码算法matlab实现
数据压缩算法LZLZ和LZW的原理与实现

数据压缩算法LZLZ和LZW的原理与实现在计算机科学领域,数据压缩算法是一种用于减小数据文件大小的方法。
其中,LZLZ和LZW是两种常见的数据压缩算法。
本文将详细介绍这两种算法的原理和实现。
一、LZLZ算法LZLZ算法是一种基于字典的数据压缩算法。
该算法的原理是将连续出现的重复字符序列替换为较短的标记。
具体实现过程如下:1. 初始化字典,将所有可能的字符序列添加到字典中。
2. 从输入数据中读取字符序列,并查找字典中是否存在相同的序列。
3. 如果找到匹配的序列,则将其替换为字典中对应的标记,并将序列长度增加1。
4. 如果未找到匹配的序列,则将当前字符添加到字典中,并输出该字符。
5. 重复步骤2至4,直到处理完所有输入数据。
通过将重复的序列替换为较短的标记,LZLZ算法可以有效地减小数据文件的大小。
二、LZW算法LZW算法也是一种基于字典的数据压缩算法,与LZLZ算法类似,但存在一些差异。
下面是LZW算法的原理和实现过程:1. 初始化字典,将所有可能的单字符添加到字典中。
2. 从输入数据中读取字符序列,并根据当前已读的序列来搜索字典。
3. 如果找到匹配的序列,则将已读的序列继续扩展一个字符,并重复步骤2。
4. 如果未找到匹配的序列,则将字典中最长的已读序列对应的标记输出,并将已读的序列和下一个字符添加到字典中。
5. 重复步骤2至4,直到处理完所有输入数据。
LZW算法通过动态扩展字典,可以更好地利用数据的重复性。
相比于LZLZ算法,LZW算法通常能够达到更高的压缩率。
三、LZLZ和LZW的比较LZLZ算法和LZW算法在原理上有相似之处,都是通过字典来实现数据压缩。
然而,两者之间存在一些差异。
首先,LZLZ算法使用固定长度的标记,这使得算法相对简单,但可能导致压缩率较低。
与之相反,LZW算法可以根据需要动态扩展字典,以适应不同类型的数据,从而获得更高的压缩率。
其次,LZLZ算法的字典只包含单个字符和字串,而LZW算法的字典可以包含任意长度的序列。
LZW编码算法详解

LZW编码算法详解LZW(Lempel-Ziv & Welch)编码又称字串表编码,是Welch将Lemple和Ziv所提出来的无损压缩技术改进后的压缩方法。
GIF图像文件采用的是一种改良的LZW 压缩算法,通常称为GIF-LZW压缩算法。
下面简要介绍GIF-LZW的编码与解码方程解:例现有来源于二色系统的图像数据源(假设数据以字符串表示):aabbbaabb,试对其进行LZW编码及解码。
1)根据图像中使用的颜色数初始化一个字串表(如表1),字串表中的每个颜色对应一个索引。
在初始字串表的LZW_CLEAR和LZW_EOI分别为字串表初始化标志和编码结束标志。
设置字符串变量S1、S2并初始化为空。
2)输出LZW_CLEAR在字串表中的索引3H(见表2第一行)。
3)从图像数据流中第一个字符开始,读取一个字符a,将其赋给字符串变量S2。
判断S1+S2=“a”在字符表中,则S1=S1+S2=“a”(见表2第二行)。
4)读取图像数据流中下一个字符a,将其赋给字符串变量S2。
判断S1+S2=“aa”不在字符串表中,输出S1=“a”在字串表中的索引0H,并在字串表末尾为S1+S2="aa"添加索引4H,且S1=S2=“a”(见表2第三行)。
5)读下一个字符b赋给S2。
判断S1+S2=“ab”不在字符串表中,输出S1=“a”在字串表中的索引0H,并在字串表末尾为S1+S2=“ab”添加索引5H,且S1=S2=“b”(见表2第四行)。
6)读下一个字符b赋给S2。
S1+S2=“bb”不在字串表中,输出S1=“b”在字串表中的索引1H,并在字串表末尾为S1+S2=“bb”添加索引6H,且S1=S2=“b”(见表2第五行)。
7)读字符b赋给S2。
S1+S2=“bb”在字串表中,则S1=S1+S2=“bb”(见表2第六行)。
8)读字符a赋给S2。
S1+S2=“bba”不在字串表中,输出S1=“bb”在字串表中的索引6H,并在字串表末尾为S1+S2=“bba”添加索引7H,且S1=S2=“a”(见表2第七行)。
实验三LZW编码

实验三LZW编码一、实验目的1、加深对LZW编码的理解;2、掌握LZW编码的程序设计。
二、原理与说明LZW编码的步骤:a ab aa bc ba aab ab bc1 12 4 23 6 7 5 8三、实验内容利用C、VB或VC语言实现LZW编码的算法,掌握LZW编码的程序设计并调试通过。
四、实验设备计算机程序如下:#include<>#include""#include""#include""#include""#define BIRS 12#define HASHING_SHIFT BITS-8#define MAX_V ALUE(1<<BITS)-1#define MAX_CODE MAX_V ALUE-1 #if BITS==14#define TABLE_SIZE 18041#endif#if BITS==13#define TABLE_SIZE 9029#endif#if BITS<=12#define TABLE_SIZE 5021int *code_value;unsigned int *prefix_code;unsigned char *append_character; unsigned char decode_stack[4000];char ok;find match(int hash_perfix,unsigned int hash_character){int index;int offset;index=(hash_character<<HASHING_SHIFT)^hash_prefix;if(index==0)offset=1;elseoffset=TABLE_SIZE-index;while(1){if(code_value[index]==-1)return(index);if(prefix_code[index]==hash_prefix&&append_character[index]==hash_character) return(index);index-=offset;if(index<0)index+=TABLE_SIZE;}}input_code(FILE*input){unsigned int return_value;static int input_bit_count=0;static unsigned long input_bit_buffer=0L;while(input_bit_count<=24){input_bit_buffer|=(unsigned long)getc(input)<<(24-input_bit_count);input_bit_count+=8;}return_value=input_bit_buffer>>(32-BITS);input_bit_buffer<<=BITS;input_bit_count-=BITS;return(return_value);}void output_code(FILE*output,unsigned int code){static int output_bit_count=0;static unsigned long output_bit_buffer=0L;output_bit_buffer|=(unsigned long)code<<(32-BITS-output_bit_count);output_bit_count+=BITS;while(output_bit_count>=8)putc(output_bit_buffer>>24,output);output_bit_buffer<<=8;output_bit_count-=8;}}void compress(FILE *input,FILE *output){unsigned int next_code;unsigned int character;unsigned int string_code;unsigned int index;int i;next_code=256;for(i=0;i<TABLE_SIZE;i++)code_value[i]=-1;i=0;printf("\n\nCompressing...\n);string_code=getc(input);while((character=getc(input))!=(unsigned)EOF) {index=find_match(string_code,character);if(code_value[index]!=-1)string_code=code_value[index];{if(next_code<=MAX_CODE){code_value[index]=next_code++;prefix_code[index]=string_code;append_character[index]=character;}output_code(output,string_code);string_code=character;}}output_code(output,string_code);output_code(output,MAX_V ALUE);output_code(output,0);printf("\n");getchar();void expand(FILE*input,FILE*output){unsigned int next_code;unsigned int nex_code;unsigned int old_code;int character;unsigned char*string;char*decode_string(unsigned char*buffer,unsigned int code)lnext_code=256;counter=0;printf("\n\nExpanding...\n");old_code=input_code(input);character=old_code;putc(old_code,output);while((nex_code=input_code(input))!=(MAX_V ALUE)){if(new_code>=next_code){*decode_stack=character;string=(unsigned char*)decode_string(decode_stcak+1,old_code);}elsestring=(unsigned char*)decode_string(decode_stck,nex_code);character=*string;while(string>=decode_stack)putc(*string--,output);if(next_code<=MAX_CODE){append_character[next_code]=character;next_code++;}old_code=nex_code;}printf("\n");getchar();}char *decode_string(unsigned char*buffer,unsigned int code) {int i;i=0;while(code>255){*buffer++=append_character[code];code=prefix_code[code];if(i++>=4094){printf("Fatal error during code expansion.\n");exit(0);}}*buffer=code;int main(int argc,char*argv[]){FILE*input_file;FILE*output_file;FILE*lzw_file;char input_file_name[81];int select;character=*string;while(string>=decode_stack)putc(*string--,output);if(next_code<=MAX_CODE){prefix_code[next_code]=old_code;append_character[next_code]=character;next_code++;}old_code=new_code;}printf("\n");getchar();}printf("**\n");printf("**********************\n");scanf("%d",&select);if(select==1){if(argc>1)strcpy(input_file_name,argv[1]);else{printf("\nInput file name?");scanf("%s",input_file_name);printf("\nCompressed file name?");scanf("%s",compressed_file_name);}input_file=fopen(input_file_name,"rb");lzw_file=fopen(compressed_filename,"wb");while(input_file==NULL||lzw_file==NULL){printf("Fatal error opening files!\n");printf("\nInput file names?");scanf("%s",input_file_name);printf("\nCompressed file name?");scanf("%s",compressed_file_name);input_file=fopen(input_file_name,"rb");};compress(input_file,lzw_file);fclose(input_file);fclode(lzw_file);free(code_value);else if(select==2){printf("\nOnput file names?");scanf("%s",onput_filename);printf("\nExpanded file name?");scanf("%s",expanded_filename);input_file=fopen(onput_filename,"rb");lzw_file=fopen(expanded_filename,"wb");while(lzw_file==NULL||output_file==NULL){printf("Fatal error opening files!\n");printf("\nOnput file names?");scanf("%s",onput_filename);printf("\nExpanded file name?");scanf("%s",expanded_filename);input_file=fopen(onput_filename,"rb");lzw_file=fopen(expanded_filename,"wb");};expand(lzw_file,output_file);fclose(lzw_file);-11fclose(output_file);}else{exit(0);}printf("\nContinue or not(y/n)?");scanf("%c",&ok);getchar();if(ok=='y'){goto loop;}else{printf("Complete......\n\nPress any key to continue");getchar();free(prefix_code);free(append_character);}return 0;}}-12。
利用Matlab进行数据压缩与加密技术详解

利用Matlab进行数据压缩与加密技术详解在当今科技快速发展的时代,数据压缩与加密技术日趋重要。
随着数字化时代的到来,数据的产生与传输量不断增加,如何高效地存储和传输数据成为了一个亟待解决的问题。
同时,随着信息安全威胁的不断增加,数据加密也成为了保护信息安全的重要手段之一。
在这样的背景下,Matlab作为一个强大的数学计算工具,提供了丰富的数据压缩与加密函数,成为了研究和实践者们的首选。
1. 数据压缩技术数据压缩技术是将大容量的数据通过一定的算法和方法进行转换和编码,以减少所占用的存储空间或传输带宽。
Matlab提供了多种数据压缩的方法和函数。
1.1 无损压缩无损压缩是一种将原始数据转化为压缩文件,但在解压缩时恢复得到与原始数据完全一样的数据的压缩技术。
Matlab中常用的无损压缩方法有哈夫曼编码和Lempel-Ziv-Welch(LZW)算法。
哈夫曼编码是一种用于数据压缩的算法,通过构建霍夫曼树将较高频率的字符用较短的二进制编码表示,而将较低频率的字符用较长的二进制编码表示,从而实现对数据的压缩。
在Matlab中,可以使用`huffmandict`函数生成霍夫曼编码字典,并使用`huffmanenco`和`huffmandeco`函数进行编码和解码。
LZW算法是一种以词典为基础的无损压缩算法,利用词典来对数据进行压缩和解压缩。
在Matlab中,可以使用`lzwenco`和`lzwdeco`函数实现LZW算法的编码和解码。
1.2 有损压缩有损压缩是指在压缩数据的过程中,丢弃部分数据的精确信息,从而得到一个对原始数据的近似表示。
有损压缩可以显著减小数据的存储空间和传输带宽,但也会引入一定的失真。
Matlab提供了多种有损压缩方法和函数,如离散余弦变换(DCT)、小波变换(Wavelet Transform)等。
DCT技术是一种常用的图像压缩方法,它通过将图像划分为非重叠的小块,然后对每个小块进行变换来减少冗余信息。
LZW编码算法matlab实现

LZW编码算法,尝试使用matlab计算%encoder LZW for matlab%yu 20170503clc;clear;close all;%初始字典dic = cell(512,1);for i = 1:256dic{i} = {num2str(i)};end%输入字符串a,按空格拆分成A,注意加1对应范围1~256 a = input('input:','s');a = deblank(a);A = regexp(a,'\s+','split');L = length(A);for j=1:LA{j} = num2str(str2num(A{j})+1);endA_t = A{1};%可识别序列B_t = 'test';%待验证词条d = 256;%字典指针b = 1;%输出指针B = cell(L,1);%输出初始output = ' ';%输出初始j=1;for j = 2:Lm=1;B_t =deblank([A_t,' ',A{j}]);%合成待验证词条while(m <= d)if strcmp(dic{m},B_t)A_t = B_t;breakelsem=m+1;endendwhile(m == d+1)d = d+1;dic{d} = B_t;q=1;for q=1:dif strcmp(dic{q},A_t)B{b} = num2str(q);b = b+1;endendA_t = A{j};endendfor q=1:d%处理最后一个序列输出if strcmp(dic{q},A_t)B{b} = num2str(q);b = b+1;endendfor n = 1:(b-1)B{n} =num2str(str2num(B{n})-1);output=deblank([output,' ',B{n}]);endoutput运算结果计算结果为39 39 126 126 256 258 260 259 257 126LZW解码算法,使用matlab计算%decoder LZW for matlab%yu 20170503clc;clear;close all;%初始字典dic = cell(512,1);for i = 1:256dic{i} = {num2str(i)};end%输入字符串a,按空格拆分成A,注意加1对应范围1~256 a = input('input:','s');a = deblank(a);A = regexp(a,'\s+','split');L = length(A);for j=1:LA{j} = num2str(str2num(A{j})+1);endB_t = A{1};%待验证词条d = 256;%字典指针b = 1;%输出指针B = cell(L,1);%输出初始output = ' ';%输出初始j=1;B{b} = char(dic{str2num(A{j})});b = b+1;for j = 2:LBB = char(dic{str2num(A{j})});B_d = regexp(BB,'\s+','split');%按空格拆分L_B = length(B_d);p=1;for p=1:L_BB{(b+p-1)} = B_d{p};m=1;B_t =deblank([char(B_t),' ',char(B_d{p})]);%合成待验证词条while(m <= d)if strcmp(dic{m},B_t)B_t = B_t;breakelsem=m+1;endendwhile(m == d+1)d = d+1;dic{d} = B_t;B_t = B_d{p};endendb = b+L_B;endfor n = 1:(b-L_B)B{n} = num2str(str2num(B{n})-1);output=deblank([output,' ',B{n}]); endoutput运算结果运算结果为39 39 126 126 39 39 126 126 39 39 126 126 39 39 126 126。
Matlab中的数据压缩与图像编码方法

Matlab中的数据压缩与图像编码方法引言在当今数码时代,数据的传输和存储已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而,随着数据量的不断增长,传输和存储的需要也变得越来越庞大。
为了解决这一问题,数据压缩和图像编码方法被广泛应用于各种领域。
本文将介绍一些在Matlab中实现数据压缩和图像编码的常用方法。
一、数据压缩1. 频谱压缩频谱压缩是一种将信号的频谱范围压缩到较小范围的方法。
在Matlab中,可以使用FFT(快速傅里叶变换)和IFFT(逆快速傅里叶变换)函数来实现频谱压缩。
首先,通过FFT将信号转换成频域表示,然后对频域信号进行一定的处理,例如减小高频分量的权重,最后通过IFFT将信号转换回时域表示。
这样就可以实现信号的频谱压缩,减小信号的数据量。
2. 基于哈夫曼编码的数据压缩哈夫曼编码是一种基于变长编码的压缩方法,它通过使用较短的编码表示出现频率较高的符号,而使用较长的编码表示出现频率较低的符号。
在Matlab中,可以使用`huffmandict`函数创建哈夫曼字典,然后使用`huffmanenco`函数对数据进行编码,使用`huffmandeco`函数对数据进行解码。
这样就可以实现基于哈夫曼编码的数据压缩。
3. 无损压缩与有损压缩无损压缩是一种保持数据完整性的压缩方法,它通过使用编码和解码技术来减小数据的存储和传输需求,同时保持数据的完整性。
在Matlab中,可以使用无损压缩算法,如Lempel-Ziv-Welch(LZW)算法和Run Length Encoding(RLE)算法,来实现无损压缩。
有损压缩是一种通过牺牲数据的一部分信息来实现更高压缩比的压缩方法。
在Matlab中,可以使用一些常见的有损压缩算法,如JPEG压缩算法和GIF压缩算法。
这些算法通常将图像划分为多个块,并对每个块应用离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)或离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)。
MATLAB中的图像压缩和编码方法

MATLAB中的图像压缩和编码方法图像压缩和编码是数字图像处理的重要领域,在各种图像应用中起着至关重要的作用。
在本文中,我们将探讨MATLAB中的图像压缩和编码方法,包括无损压缩和有损压缩,并介绍其中的一些经典算法和技术。
一、图像压缩和编码概述图像压缩是指通过一定的算法和技术来减少图像数据的存储量或传输带宽,以达到节约存储空间和提高传输效率的目的。
而图像编码则是将原始图像数据转换为一系列二进制编码的过程,以便存储或传输。
图像压缩和编码通常可以分为无损压缩和有损压缩两种方法。
无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始图像数据,不会引入任何失真或变化。
常见的无损压缩算法有Run-Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW)、Huffman编码等。
这些算法通常针对图像中的冗余数据进行编码,如重复的像素值或相似的图像区域。
有损压缩则是在保证一定程度的视觉质量下,通过舍弃或近似原始图像数据来减小存储或传输的数据量。
常见的有损压缩算法有JPEG、JPEG2000、GIF等。
这些算法通过离散余弦变换(DCT)、小波变换或颜色量化等方法,将图像数据转换为频域或颜色空间的系数,并通过量化、编码和压缩等步骤来减小数据量。
二、无损压缩方法1. Run-Length Encoding (RLE)RLE是一种简单高效的无损压缩算法,通过计算连续重复像素值的数量来减小数据量。
在MATLAB中,可以使用`rle`函数实现RLE编码和解码。
例如,对于一幅图像,可以将连续的像素值(如白色)编码为重复的个数,然后在解码时根据重复的个数恢复原始像素值。
2. Lempel-Ziv-Welch (LZW)LZW是一种字典压缩算法,通过将图像中连续的像素序列映射为一个短代码来减小数据量。
在MATLAB中,可以使用`lzwencode`和`lzwdecode`函数实现LZW 编码和解码。
例如,对于一段连续的像素序列,可以将其映射为一个短代码,然后在解码时根据代码恢复原始像素序列。
lzrw实现原理

lzrw实现原理LZRW算法实现原理简介LZRW是一种常用的无损压缩算法,可以在文件传输和存储中起到很好的节省空间的作用。
本文将从浅入深解释LZRW算法的实现原理。
LZRW算法的基本思想1.Lempel-Ziv算法:LZRW算法是在LZ77算法的基础上进行改进的。
Lempel-Ziv算法通过建立一个字典,将重复出现的字符串替换为索引值,从而实现对数据的压缩。
但是LZ77算法存在一些问题,如字典的存储开销过大和效率较低等。
因此,LZRW算法在LZ77算法的基础上进行了一些优化和改进。
2.LZRW算法流程:LZRW算法的基本流程如下:–初始化:建立一个空白字典。
–读取输入数据:将输入数据按照预定的窗口大小进行分割。
–查找字典:在字典中查找与当前窗口内容匹配的最长字符串。
–替换字符串:将匹配的字符串替换为对应的索引值。
–更新字典:将当前窗口内容加入字典中。
–输出结果:输出压缩后的数据。
LZRW算法核心原理1.字典的建立:LZRW算法通过使用前缀树(Trie)来实现字典的建立和查找。
前缀树是一种以字符串为边的有向无环图,每个节点代表一个字符串的前缀。
节点之间的边表示字符关系。
通过遍历前缀树,就可以确定最长匹配字符串,并将其替换为对应的索引。
2.最长匹配字符串的查找:从当前窗口的起始位置开始向后遍历,逐个比较字符,直到遇到一个不匹配的字符。
查找过程可以通过快速查找算法(如KMP算法)来优化。
3.字符串的替换和索引的编码:被匹配到的字符串会被替换为字典中对应字符串的索引值,以便产生更好的压缩效果。
索引值可以使用变长编码进行表示,以节省空间。
4.字典的更新:每次进行字符串匹配和替换后,都需要将当前窗口内容加入字典中,以便下一次的匹配查找。
LZRW算法的优化策略1.滑动窗口:为了降低字典的存储需求,LZRW算法采用滑动窗口,只保留最近的一段数据作为字典。
滑动窗口的大小可以根据实际需求进行调整。
2.动态字典更新:由于字典的大小受限,为了保证匹配字符串的准确性,LZRW算法采用了动态更新字典的策略。
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LZW编码算法,尝试使用matlab计算
%encoder LZW for matlab
%yu 20170503
clc;
clear;
close all;
%初始字典
dic = cell(512,1);
for i = 1:256
dic{i} = {num2str(i)};
end
%输入字符串a,按空格拆分成A,注意加1对应围1~256 a = input('input:','s');
a = deblank(a);
A = regexp(a,'\s+','split');
L = length(A);
for j=1:L
A{j} = num2str(str2num(A{j})+1);
end
A_t = A{1};%可识别序列
B_t = 'test';%待验证词条
d = 256;%字典指针
b = 1;%输出指针
B = cell(L,1);%输出初始
output = ' ';%输出初始
j=1;
for j = 2:L
m=1;
B_t =deblank([A_t,' ',A{j}]);%合成待验证词条
while(m <= d)
if strcmp(dic{m},B_t)
A_t = B_t;
break
else
m=m+1;
end
end
while(m == d+1)
d = d+1;
dic{d} = B_t;
q=1;
for q=1:d
if strcmp(dic{q},A_t)
B{b} = num2str(q);
b = b+1;
end
end
A_t = A{j};
end
end
for q=1:d%处理最后一个序列输出
if strcmp(dic{q},A_t)
B{b} = num2str(q);
b = b+1;
end
end
for n = 1:(b-1)
B{n} =num2str(str2num(B{n})-1);
output=deblank([output,' ',B{n}]);
end
output
运算结果
计算结果为39 39 126 126 256 258 260 259 257 126
LZW解码算法,使用matlab计算
%decoder LZW for matlab
%yu 20170503
clc;
clear;
close all;
%初始字典
dic = cell(512,1);
for i = 1:256
dic{i} = {num2str(i)};
end
%输入字符串a,按空格拆分成A,注意加1对应围1~256
a = input('input:','s');
a = deblank(a);
A = regexp(a,'\s+','split');
L = length(A);
for j=1:L
A{j} = num2str(str2num(A{j})+1);
end
B_t = A{1};%待验证词条
d = 256;%字典指针
b = 1;%输出指针
B = cell(L,1);%输出初始
output = ' ';%输出初始
j=1;
B{b} = char(dic{str2num(A{j})});
b = b+1;
for j = 2:L
BB = char(dic{str2num(A{j})});
B_d = regexp(BB,'\s+','split');%按空格拆分
L_B = length(B_d);
p=1;
for p=1:L_B
B{(b+p-1)} = B_d{p};
m=1;
B_t =deblank([char(B_t),' ',char(B_d{p})]);%合成待验证词条
while(m <= d)
if strcmp(dic{m},B_t)
B_t = B_t;
break
else
m=m+1;
end
end
while(m == d+1)
d = d+1;
dic{d} = B_t;
B_t = B_d{p};
end
end
b = b+L_B;
end
for n = 1:(b-L_B)
B{n} = num2str(str2num(B{n})-1);
output=deblank([output,' ',B{n}]);
end
output
运算结果
运算结果为39 39 126 126 39 39 126 126 39 39 126 126 39 39 126 126。